The ocean and meteorological payloads of COMS are concerned to experience degration of image quality due to the disturbance induced by the motion of moving parts of the payloads. And thruster firings for stationkeeping and wheel offloading are expected to degrade the image quality of the optical payloads. In case of COMS, in order to keep the optical payload free from the mechanical interference from the other payload, the operation design approach has been taken. This paper introduces the operation design of COMS taken to avoid these problems. In order to meet users requirement by avoiding the degradation of image quality, the timeline of optical payloads and housekeeping are optimized, and operational constraints are applied to the mirror motion of the meteorological payload. This paper also introduces the results of time budget analysis performed to validate the operation design.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.23
no.3
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pp.120-131
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2020
Water body detection using remote sensing based on machine interpretation of satellite image is efficient for managing water resource, drought and flood monitoring. In this study, water body detection with SAR satellite image based on machine learning was performed. However, non water body area can be misclassified to water body because of shadow effect or objects that have similar scattering characteristic comparing to water body, such as roads. To decrease misclassifying, 8 combination of morphology open filtered band, DEM band, curvature band and Cosmo-SkyMed SAR satellite image band about Mokpo region were trained to semantic segmentation machine learning models, respectively. For 8 case of machine learning models, global accuracy that is final test result was computed. Furthermore, concordance rate between landcover data of Mokpo region was calculated. In conclusion, combination of SAR satellite image, morphology open filtered band, DEM band and curvature band showed best result in global accuracy and concordance rate with landcover data. In that case, global accuracy was 95.07% and concordance rate with landcover data was 89.93%.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.10
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pp.902-909
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2015
In this paper, monovision based relative navigation for a satellite proximity operation is studied. The chaser satellite only uses one camera sensor to observe the target satellite and conducts image tracking to obtain the target pose information. However, by using only mono-vision, it is hard to get the depth information which is related to the relative distance to the target. In order to resolve the well-known difficulty in computing the depth information with the use of a single camera, the active contour method is adopted for the image tracking process. The active contour method provides the size of target image, which can be utilized to indirectly calculate the relative distance between the chaser and the target. 3D virtual reality is used in order to model the space environment where two satellites make relative motion and produce the virtual camera images. The unscented Kalman filter is used for the chaser satellite to estimate the relative position of the target in the process of glideslope approaching. Closed-loop simulations are conducted to analyze the performance of the relative navigation with the active contour method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.1
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pp.434-439
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2019
Recently, interest in urban temperature change and ground surface temperature change has been increasing due to weather phenomenon due to global warming, heat island phenomenon caused by urbanization in urban areas. In Korea, weather data such as temperature and precipitation have been collected since 1904. In recent years, there are 96 ASOS stations and 494 AWS weather observation stations. However, in the case of terrestrial networks, terrestrial meteorological data except measurement points are predicted through interpolation because they provide point data for each installation point. In this study, to improve the resolution of ground surface temperature measurement, the surface temperature using satellite image was calculated and its applicability was analyzed. For this purpose, the satellite images of Landsat 8 OLI TIRS were obtained for Seoul Metropolitan City by seasons and transformed to surface temperature by applying NASA equation to the thermal bands. The ground measurement data was based on the temperature data measured by AWS. Since the AWS temperature data is station based point data, interpolation is performed by Kriging interpolation method for comparison with Landsat image. As a result of comparing the satellite image base surface temperature with the AWS temperature data, the temperature difference according to the season was calculated as fall, winter, summer, based on the RMSE value, Spring, in order of applicability of Landsat satellite image. The use of that attribute and AWS support starts at $2.11^{\circ}C$ and RMSE ${\pm}3.84^{\circ}C$, which reflects information from the extended NASA.
The Electro-Optical Camera (EOC) is a high spatial resolution, visible imaging sensor which collects visible image data of the earth's sunlit surface and is the primary payload on KOMPSAT-l. The purpose of the EOC payload is to provide high resolution visible imagery data to support cartography of the Korean Peninsula. The EOC is a push broom-scanned sensor which incorporates a single nadir looking telescope. At the nominal altitude of 685Km with the spacecraft in a nadir pointing attitude, the EOC collects data with a ground sample distance of approximately 6.6 meters and a swath width of around 17Km. The EOC is designed to operate with a duty cycle of up to 2 minutes (contiguous) per orbit over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/offset. The EOC has no pointing mechanism of its own. EOC pointing is accomplished by right and left rolling of the spacecraft, as needed. Under nominal operating conditions, the spacecraft can be rolled to an angle in the range from +/- 15 to 30 degrees to support the collection of stereo data. In this paper, the status of EOC such as temperature, dark calibration, cover operation and thermal control is checked and analyzed by continuously monitored state of health (SOH) data and image data during the mission life of 3 years. The aliveness of EOC and operation continuation beyond mission life is confirmed by the results of the analysis.
This paper proposes a virtual target overlay technique for a realistic training simulation which projects a virtual target on ground-based CCD images according to an appointed scenario. This method creates a realistic 3D model for instructors by using high resolution GeoTIFF (Geographic Tag Image File Format) satellite images and DTED(Digital Terrain Elevation Data), and it extracts road areas from the given CCD images for both instructors and trainees, Since there is much difference in observation position, resolution, and scale between satellite Images and ground-based sensor images, feature-based matching faces difficulty, Hence, we propose a moving synchronization technique that projects the targets on sensor images according to the moving paths marked on 3D satellite images. Experimental results show the effectiveness of the proposed algorithm with satellite and sensor images of Daejoen.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.1
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pp.71-79
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2014
Most researches have created the impervious surface map by using low-spatial-resolution satellite imagery and are inefficient to generate the object-based impervious map with a broad area. In this study, segment-based impervious surface mapping algorithm is proposed using the RapidEye satellite imagery in order to map impervious area. At first, additional bands are generated by using TOA reflectance conversion RapidEye data. And then, shadow and water class are extracted using training data of converted reflectance image. Object-based impervious surface can be generated by spectral mixture analysis based on land cover map of Ministry of Environment with medium scale, in the case of other classes except shadow and water classes. The experiment shows that result by our method represents high classification accuracy compared to reference data, quantitatively.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.14
no.3
s.37
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pp.3-11
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2006
The need for edge detection about topography data from the high resolution satellite imagery is happening with increasing frequency according to many people utilize the its imagery as various fields recently. Many experts is recognizing of other GIS will make use of the road detection from the high resolution satellite imagery, including ITS (Intelligent Transportation Systems) and urban planning. This paper is comparative analysis of LPF (Low Pass Filtering) and HPF (High Pass Filtering) for roads edge detection from high resolution satellite imagery. As a result, LPF and HPF can be highlight selective pixels at edge area about input data. In case or applying to other techniques such as LPF for the same purpose, they aye more effective for wide road width which often cause the slight distortion of boundary or overall change of brightness values on the whole Image. Whereas, HPF has ability to enhance selectively detailed components in a target image.
Park, Chan-sol;Lee, Kwan-ju;Kim, Nak-hoon;Lee, Sang-ho;Seo, Ki-young;Park, Kyoung Shin
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.641-642
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2013
This research implemented Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) observation satellite imagery visualization system on a large high-resolution tiled display. This system is designed to help users observe or analyze satellite imagery more effectively on the tiled display using multi-touch and Kinect motion gesture recognition interaction. We developed the multi-scale image loading and rendering technique for the massive amount of memory management and smooth rendering for GOCI satellite imagery on the tiled display. In this system, the unit of time corresponding to the selected date of the satellite images are sequentially displayed on the screen. Users can zoom-in, zoom-out, move the imagery and select some buttons to trigger functions using both multi-touch or Kinect gesture interaction.
Ocean Scanning Multispectral Imager (OSMI) is a payload on the KOMPSAT satellite to perform global ocean color monitoring for the study of biological oceanography. The instrument images the ocean surface using a wisk-broom motion with a swath width of 800km and a ground sample distance (GSD) of < 1km over the entire field of view (FOV). The instrument is designed to have an on-orbit operation duty cycle of 20% over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/offset and on-board image data compression/storage. The instrument also performs sun and dark calibration for on-board instrument calibration. The OSMI instrument is a multi-spectral imager covering the spectral range from 400nm to 900nm using CCD Focal Plane Array (FPA). The ocean colors are monitored using 6 spectral channels that can be selected via ground commands. KOMPSAT satellite with OSMI was integrated and the satellite level environment tests including instrument aliveness/functional test, such as launch environment, on-orbit environment (Thermal/Vacuum) and EMI/EMC test were performed at KARl. Test results met the requirements and the OSMI data were collected and analyzed during each test phase. The instrument is launched on the KOMPSAT satellite on December 21,1999 and is scheduled to start collecting ocean color data in the early 2000 upon completion of on-orbit instrument checkout.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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